본 논문은 오프로드 환경에서 신뢰할 수 있는 의미 지도를 구축하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 의미 매핑 기법들은 의미 예측의 신뢰성 저하로 인해 어려움을 겪었는데, 이를 해결하기 위해 증거 기반 심층 학습을 통해 의미 예측의 불확실성을 추정하고, 이를 불확실성 인식 베이지안 커널 추론에 통합하였다.
구체적으로, 증거 기반 심층 학습 기반 의미 분할 네트워크를 통해 의미 예측과 함께 불확실성을 추정한다. 이후 이 불확실성 정보를 활용하여 불확실성 인식 베이지안 커널 추론 기법을 개발하였다. 이 기법은 신뢰도가 높은 의미 예측을 우선적으로 반영하고, 불확실한 예측은 배제함으로써 강건한 의미 지도를 구축한다.
실험 결과, 제안 방법은 다양한 오프로드 데이터셋에서 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 사전 학습된 의미 분할 네트워크를 활용하여 새로운 환경에서도 강건한 성능을 보였다. 또한 의미 지도의 불확실성 정보를 효과적으로 활용하여 신뢰할 수 있는 의미 지도를 생성할 수 있음을 확인하였다.
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